Das Murmeln der Stare bildet sich, wenn das Tageslicht über ihren Schlafplätzen verblasst. Shutterstock / Albert Beukhof

Das Wort Schwarm hat oft eine negative Konnotation – man denke an biblische Heuschreckenplagen oder Einkaufsstraßen voller Last-Minute-Einkäufer während des Weihnachtstrubels. Allerdings ist das Schwärmen für viele Tierkollektive überlebenswichtig. Und nun hat die Schwarmforschung das Potenzial, auch für den Menschen etwas zu verändern.

Bienen schwärmen, um ihre zu machen Suche nach neuen Kolonien effektiver. Schwärme von Staren nutzen Blendendes Murmeln, um Raubtieren auszuweichen und sie zu verwirren. Dies sind nur zwei Beispiele aus der Natur, aber Schwärme sind in fast jedem Winkel des Tierreichs zu beobachten.

Die Forschung von Mathematikern, Biologen und Sozialwissenschaftlern hilft uns, das Schwarmverhalten zu verstehen und seine Kraft zu nutzen. Es wird bereits verwendet Massenkontrolle, Verkehrsregelung und das zu verstehen Ausbreitung von Infektionskrankheiten. In jüngerer Zeit beginnt es die Art und Weise zu beeinflussen, wie wir Daten für das Gesundheitswesen nutzen, Drohnen in militärischen Konflikten einsetzen und wird eingesetzt, um bei Sportveranstaltungen nahezu unüberwindbare Wettquoten zu schlagen.

Ein Schwarm ist ein System, das größer ist als die Summe seiner Teile. So wie viele Neuronen ein Gehirn bilden, das zum Denken, Erinnern und Fühlen fähig ist, können Gruppen von Tieren gemeinsam ein „Supergehirn“ bilden, das hochkomplexe Verhaltensweisen zeigt, die bei einzelnen Tieren nicht zu beobachten sind.

Der Experte für künstliches Leben, Craig Reynolds, revolutionierte 1986 die Erforschung des Schwarms mit der Veröffentlichung des Boids-Modell Computersimulation. Das Boids-Modell zerlegt das Schwärmen in ein einfaches Regelwerk.

Die Boids (Vogeloiden) in der Simulation werden, wie Avatare oder Charaktere in einem Videospiel, angewiesen, sich in die gleiche Richtung wie ihre Nachbarn zu bewegen, sich der durchschnittlichen Position ihrer Nachbarn anzunähern und Kollisionen mit anderen Boids zu vermeiden.

Boids-Simulationen sind im Vergleich zu echten Schwärmen erstaunlich genau.

Das Boids-Modell legt nahe, dass Schwärmen keine Anführer braucht, um das Verhalten zu koordinieren – wie Fußgänger in einem Stadtzentrum und nicht eine geführte Museumstour. Das komplexe Verhalten, das wir in Schwärmen beobachten, entsteht durch Interaktionen zwischen Individuen, die parallel denselben einfachen Regeln folgen. In der Sprache der Physik nennt man dieses Phänomen Entstehung.

Der Schwarmgeist

Im Jahr 2016 US-amerikanisches Technologieunternehmen Einstimmige KI nutzte die Kraft der Schwarmintelligenz, um Gewinnen Sie die Kentucky Derby „Superfecta“-Wette, indem er erfolgreich die ersten, zweiten, dritten und viertplatzierten Fahrer des berühmten US-Pferderennens vorhersagte.

Branchenexperten und konventionelle Algorithmen des maschinellen Lernens machte eine Menge falscher Vorhersagen. Allerdings haben von Unanimous AI rekrutierte Amateur-Rennsportbegeisterte ihr Wissen gebündelt, um das Rennen zu schlagen 541/1 Gewinnchancen.

 Hoffnungsvolle Wettende setzen jedes Jahr Millionen von Dollar auf das Kentucky Derby. Shutterstock / Cheryl Ann Quigley

Der Erfolg der Freiwilligen lag in der Art und Weise, wie ihre Vorhersagen erstellt wurden. Anstatt über Fahrer abzustimmen und ihre Entscheidungen zusammenzufassen, nutzten die Freiwilligen Die Schwarmintelligenzplattform von Unanimous AI an einem digitalen Tauziehen in Echtzeit teilzunehmen, inspiriert von Vogel- und Bienenschwärmen.

Alle Freiwilligen wählten gleichzeitig ihre jeweiligen Optionen aus. Dies ermöglichte es den Menschen, ihre Präferenzen als Reaktion auf die Handlungen anderer zu ändern (z. B. könnte eine Person dazu übergegangen sein, sich ihrer zweiten Wahl, B, statt ihrer ersten Wahl, C, zuzuwenden, wenn sie sah, dass A und B die klaren Favoriten waren ).

Durch die gegenseitige Reaktion in Echtzeit konnten die Freiwilligen von Unanimous AI gemeinsam übertreffen hochinformierte Personen.

Darüber hinaus hatten nur die häufigsten Einzelauswahlen der Freiwilligen die Reihenfolge bestimmt 2016 Gewinner und Der Liebling der Buchmacher, Nyquist, wäre korrekt platziert worden.

Gesundheitliche Bedenken

Ähnliche Schwarmtechnologien sind auch in der Welt von zunehmendem Interesse Gesundheitswesen Sektor, wo Man spricht von einer KI-Revolution ist anregend zunehmende Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre der Patienten.

Als das Vertrauen auf Datengesteuerte Techniken im Gesundheitswesen Steigt auch die Nachfrage nach umfangreichen Patientendatensätzen. Eine Möglichkeit, diesen Anforderungen gerecht zu werden, besteht darin, Informationen zwischen Institutionen und in einigen Fällen auch Ländern bündeln.

Allerdings ist die Weitergabe von Patientendaten häufig unter Vorbehalt strenge Datenschutzbestimmungen. Eine Lösung für dieses Problem besteht darin, nur interne Daten zu verwenden, was jedoch häufig auf Kosten der diagnostischen Genauigkeit geht.

Eine Alternative liegt im Schwärmen. Forscher glauben, dass Schwarmintelligenz das kann Bewahren Sie die diagnostische Genauigkeit ohne dass ein Rohdatenaustausch zwischen Institutionen erforderlich ist.

Vorläufige Studien haben gezeigt, dass die Dezentralisierung der Datenspeicherung in einem Netzwerk interagierender Knoten Institutionen den Vorteil gemeinsamer Weisheit verschaffen kann. Dies bedeutet, dass es keinen zentralen Knotenpunkt gibt, der den Informationsfluss koordiniert, und dass Institutionen nicht auf die privaten Patientendaten der anderen Institutionen zugreifen können.

Zentralisiertes maschinelles Lernen verwendet Daten, die auf einen gemeinsamen Hub hochgeladen werden, wo maschinelles Lernen unter Verwendung aller verfügbaren Daten stattfindet. In dezentralen Systemen speichert jede Institution ihre Daten separat in einem eigenen Knoten. Das maschinelle Lernen findet lokal an jedem Knoten statt (wobei nur interne Daten verwendet werden), aber die Ergebnisse des maschinellen Lernens werden zum Nutzen aller Knoten im Netzwerk geteilt. Durch diesen Prozess wird sichergestellt, dass keine Rohpatientendaten zwischen Institutionen ausgetauscht werden, wodurch die Privatsphäre der Patienten gewahrt bleibt.
Drohnenschwärme könnten bald das Schlachtfeld bevölkern. Shutterstock / Andy Dean Fotografie

Schwärme und Kriegsführung

Drohnentechnologie wird zunehmend im Frontkampf eingesetzt, in jüngster Zeit vor allem von Ukrainische Streitkräfte der anhaltender Russland-Ukraine-Konflikt. Derzeit erfordert jedoch die herkömmliche Drohnentechnologie Einzelbetreuung.

Aktuelle Verteidigungsforschung zielt darauf ab, die Kommunikation zwischen Drohnen zu erleichtern und es einem Controller zu ermöglichen, Drohnenschwärme zu steuern. Die Entwicklung einer solchen Technologie verspricht eine enorme Verbesserung Skalierbarkeit, Aufklärung und auffällig Fähigkeiten von Kampfdrohnen durch die Möglichkeit einer kontinuierlichen Informationsübermittlung innerhalb von Drohnengruppen.

Während sich die Forschung eingehender mit dem Schwärmen befasst, finden wir eine Welt, in der kollektives Handeln Komplexität, Anpassungsfähigkeit und Effizienz schafft. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Rolle der Schwarmintelligenz zunehmen und unsere Welt mit der faszinierenden Dynamik von Schwärmen verknüpfen.

Über den Autor

Samuel Johnson, DPhil-Kandidat in Mathematischer Biologie, University of Oxford

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